為中風病患提供上肢治療運動的復健機器人

十一月 23, 2017
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英國里茲大學使用NI LabVIEW控制雙重機器人系統,為中風病患提供上肢治療運動
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圖1:病患使用 iPAM 系統來進行上肢治療運動

中風是英國成人慢性殘疾最常見的病因,中風後存活的人當中有 85% 的人都有某種程度的手臂癱瘓。中風康復5年後有25%的人表示使用手臂時仍有困難,這造成英國國民保健服務單位(NHS)很大的負擔。

中風之後,復健機構會使用物理療法來幫助病患重新學習失去的運動功能,讓他們反覆進行有意義的協調動作。資源不足導致病患進行復健的時間不夠,這會限制復原的程度。機器人復健系統可以提供常見的治療服務,以提高復健的強度與頻率。

機器人的設計
智慧氣動手臂運動(iPAM)是種雙重機器人系統,用來提供反覆的治療運動給因為中風而導致上肢運動有問題者。iPAM有2個氣動式機器人,特色是擁有3個致動旋轉關節,可以控制笛卡兒空間(Cartesianspace)中機器人的末端受動器。機器人貼住上肢的方式就像治療師進行運動時抓住手臂一樣:1個機器人貼住前臂靠近手腕處,而另1個則貼住上臂中間處。

此外,矯具(orthoses)會抓住手臂,然後進行3個被動旋轉自由度(DOF),以確保手臂與機器人是舒適對齊的。物理治療師會帶領手臂透過機器人的末端部位進行治療動作,然後記錄下這些動作。這套系統會記錄下施加在手臂上的力量大小與機器人關節的運動。之後iPAM系統便會重複這項運動,以協助病患做完完整的動作(如圖1),而iPAM提供的協助程度則可由物理治療師決定。

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控制系統
iPAM機器人必須能提供主動力,以協助人類手臂的運動。所以機器人必須能夠有效協調,因為錯誤的對齊或是對手臂施加過大的力量會導致疼痛或受傷。為了達成目標,我們開發了1種新型控制系統,可以在人類關節的DOF運作,而非機器人的笛卡兒端點。手臂簡化成1種擁有6個DOF的模型,其中肩膀有5個DOF(2種平移動作跟3種旋轉動作),而手肘則有1個。因為2個機器人可以各控制3個DOF,所以可以限制上肢的6個DOF。

人類關節的角度不是由iPAM直接量測,所以角度必須由人類手臂與相關的機器人接觸點位置等已知的運動學資訊來預估,這只要針對人類手臂模型進行直接反向運動學公式即可取得。但是這個公式不能處理軟組織介面(皮膚、肌肉與輔具填料)引起的量測誤差,也不能處理肩膀關節的運動奇異位置(kinematicsingularity)。

因此我們使用賈氏轉置(Jacobiantranspose)方法開發1種新型迭代公式,這是根據手臂的前向運動學所開發的,評估起來更容易。重要的是,這個方法很清楚知道有量測誤差與運動奇異位置的存在。為了提供手臂位置的正確評估,控制迴路每次反覆運算都會處理50次反覆的前向運動,控制迴路以500Hz的頻率運作。這使得即時控制器必須有很高的運算能力,而且必須有精確的即時效能,以力求穩定。

將每個機器人量測的力量轉換進入上肢協調系統,我們便能執行進入控制(admittancecontrol)計劃,可以針對特定的上肢關節提供協助。進入控制計劃運作的方式是依照治療師設定的僵硬與阻尼參數,量測每個人類DOF的轉矩與力量,並調整目標關節的位置。

使用高度協助(設定為高僵硬程度)時,機器人可以高度重現治療師預設的動作。這對於幾乎無法進行主動動作的病患來說非常適合。降低協助程度(設定為較低的僵硬程度)可以跟預設的動作有較多的偏移差距,適合可以進行較多主動動作的病患,或是當病患的行動性提高時。模型中每個關節的協助程度都可以各自調整,同時又維持動作的協調模式。

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主動病患運動時的使用者介面

執行
我們使用LabVIEWReal-timeModule與NI介面卡來執行iPAM即時控制器,以發揮其訊號I/O的功能。輸入感測器擁有2個6軸力傳感器(forcetransducer)、6個非接觸式旋轉感測器、3個電位計以量測肩膀位置,以及數個數位輸入端子供安全開關使用。類比輸出訊號能控制12個成對壓力調節閥,負責在每個機器人的關節驅動低摩擦力的氣動式汽缸。控制器完全是依照狀態運作,讓程式碼符合邏輯、可擴充,並容易審查。即時OS讓控制器精確執行,以確保整體系統的可靠度與安全度。

物理治療師使用筆記型電腦做為用戶端,用UI開啟,提供病患所需的指示、運動提示與成果回饋,以跟iPAM系統介接。該用戶端使用TCP協定的乙太網路連結與即時控制器進行異步通訊。UI的主要元件是工作空間的3D呈現。使用LabVIEW的OpenGL架構3D圖片控制器,可以即時傳送特定任務的資訊給病患。
即時控制器擁有2個模組:1個優先處理的控制迴路,以及1個可延緩處理的通訊模組,此模組可與筆記型電腦互相傳送及接收資料。即時控制器迴路以500Hz的頻率運作。這結合了上肢位置的賈氏評估,以及2個機器人使用的笛卡兒位置控制系統。

臨床試驗
我們以2次小規模的臨床研究試辦計劃來執行iPAM系統,我們找了26位因為中風而導致手臂損傷的人來參加總長20小時的機器人療程。每次療程都會使用大約40分鐘的機器人治療。在研究過程中,iPAM在超過300個小時的使用時間中協助進行超過13000種主動動作。病患接受系統的意願很高,數名病患在手臂動作方面也有進步。在試驗時沒有發生不利病患的狀況,而且即時控制器在2次試驗中都維持穩定的表現。LabVIEW環境的模組化本質對本系統的原型製作與開發非常有利。

這項工作計劃是依據「技術新興應用」(NEATE027)資助計劃,由英國NHS贊助進行。
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(提供:NI國家儀器)

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